Eine Datenbank ist ein System zum Speichern, Verwalten und Abrufen von Daten. Sie unterstützt Webanwendungen durch die Verarbeitung dynamischer Inhalte, Transaktionen und Benutzerdaten. Datenbanken funktionieren, indem sie Informationen elektronisch in einem strukturierten Format organisieren und ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) verwenden, um Abfragen zu verarbeiten und die Datenintegrität zu gewährleisten. Es gibt 6 Haupttypen von Datenbanken: relational, NoSQL, Graph, Such-, Zeitreihen- und In-Memory-Datenbanken.
16 beliebte Datenbanken sind MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, SQLite, Neo4j, Elasticsearch, DynamoDB, MariaDB, Microsoft SQL Server, Oracle Database, IBM DB2, Apache Cassandra, Apache CouchDB, OrientDB und Firebird SQL. Jede unterstützt unterschiedliche Arbeitslasten, von strukturierten Abfragen bis hin zu verteilter Speicherung.
4 häufige Verwendungszwecke von Datenbanken in Websites und Webanwendungen sind die Verwaltung dynamischer Inhalte, Transaktionsunterstützung, Benutzerdatenverwaltung und effiziente Datenabruf. Webanwendungen nutzen Datenbanken zur Verwaltung von Benutzerkonten, Produktkatalogen, Warenkörben und Transaktionen.
Wählen Sie eine relationale Datenbank, wenn Ihr Projekt strukturierte Daten mit Beziehungen erfordert. Wählen Sie eine nicht-relationale (NoSQL) Datenbank, wenn Ihre Website große Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten verarbeiten muss. Ein wichtiger Teil bei der Auswahl einer Datenbank ist die Überprüfung ihrer Kompatibilität mit Ihrem Webhosting-Anbieter. Bestimmte Datenbanken benötigen spezifische Server-Betriebssysteme (OS), um optimal zu funktionieren. Dies bedeutet, dass die Softwarekompatibilität ein entscheidender Faktor bei der Auswahl eines geeigneten Webhosters für Ihr Projekt ist.
Was ist eine Datenbank?
Eine Datenbank ist ein strukturiertes System zum Speichern, Verwalten und Abrufen von Daten. Datenbanken sind typischerweise elektronisch und speichern Daten in Tabellen, Dokumenten, Schlüssel-Wert-Paaren oder Graphen, abhängig vom Datenbanktyp. Sie unterstützen Anwendungen, indem sie große Datenmengen so verarbeiten, dass Konsistenz gewährleistet und schnelle Suchen ermöglicht werden.
Unternehmen, Websites und Software nutzen Datenbanken zur Speicherung von Kundeninformationen, Transaktionsdatensätzen, Inhalten und anderen kritischen Daten. Beispiele für Datenbanken sind Online-Shopping-Plattformen, die Produktinformationen und Kundendaten speichern, sowie Social-Media-Plattformen, die Benutzerprofile und Beiträge speichern.
Wie funktioniert eine Datenbank?
Eine Datenbank funktioniert, indem sie ihre Daten in einer organisierten Struktur speichert und Benutzern oder Anwendungen erlaubt, diese abzurufen, zu modifizieren und zu verwalten. Datenbanken werden typischerweise elektronisch gespeichert und nutzen ein Datenbankmanagementsystem (DBMS). Das DBMS ist eine Software, die Datenbankabfragen verarbeitet, Regeln durchsetzt und die Datenintegrität sicherstellt. Wenn ein Benutzer Informationen anfordert, verarbeitet das DBMS die Anfrage, ruft die relevanten Daten ab und gibt sie in einem strukturierten Format zurück.
Datenbanken nutzen Indexierung, Caching und Transaktionsmanagement, um die Leistung zu optimieren und die Genauigkeit zu erhalten. Indexierung erstellt Datenstrukturen wie B-Bäume, um Suchen zu beschleunigen, indem die gescannten Daten reduziert werden. Caching speichert häufig aufgerufene Daten im Speicher, um Abrufzeiten zu verkürzen und die Datenbankbelastung zu verringern. Transaktionsmanagement verhindert teilweise Aktualisierungen und erhält die Datenintegrität.
Welche verschiedenen Arten von Datenbanken gibt es?
Verschiedene Arten von Datenbanken beziehen sich auf die Variationen von Modellen, die zum Speichern, Verwalten und Abrufen von Daten konzipiert sind. Es gibt 6 Arten von Datenbanken:
- Relationale Datenbank
- NoSQL-Datenbank
- Graph-Datenbank
- Such-Datenbank
- Zeitreihen-Datenbank
- In-Memory-Datenbank
1. Relationale Datenbank
Eine relationale Datenbank, auch bekannt als SQL-Datenbank, speichert Daten in strukturierten Tabellen mit vordefinierten Schemata. Sie verwendet die strukturierte Abfragesprache (SQL), um Daten zu verwalten und abzurufen. Beziehungen zwischen Tabellen helfen, die Datenintegrität zu wahren und Duplikate zu vermeiden. Relationale Datenbanken unterstützen Transaktionen und gewährleisten deren Genauigkeit. Sie werden häufig in Unternehmensanwendungen, Bankensystemen und Content-Management-Plattformen eingesetzt.
2. NoSQL-Datenbank
Eine NoSQL-Datenbank, auch bekannt als nicht-relationale Datenbank, speichert unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten in einem flexiblen Format. Sie umfasst Dokument-, Schlüssel-Wert-, Spaltenfamilien- und Graph-Datenbanken, die jeweils für unterschiedliche Arbeitslasten optimiert sind. NoSQL-Datenbanken skalieren leicht und verarbeiten große Datenmengen, ideal für Echtzeit-Anwendungen, Big-Data-Verarbeitung und Cloud-basierte Dienste.
3. Graph-Datenbank
Eine Graph-Datenbank speichert Daten als Knoten und Kanten und repräsentiert Entitäten und ihre Beziehungen. Diese Struktur ermöglicht eine schnelle und effiziente Traversierung, was Graph-Datenbanken ideal für soziale Netzwerke, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und Netzwerkanalyse macht. Sie unterscheiden sich von relationalen Datenbanken dadurch, dass sie komplexe Verbindungen schnell abfragen können, ohne auf Joins angewiesen zu sein.
4. Such-Datenbank
Eine Such-Datenbank ist darauf ausgelegt, textbasierte Daten effizient zu speichern und abzurufen. Sie verwendet Indexierung und Volltextsuchfunktionen, um schnelle, relevante Ergebnisse für große Datensätze zu liefern. Such-Datenbanken werden häufig in Suchmaschinen, E-Commerce-Plattformen und Kundensupportsystemen eingesetzt, um Stichwortsuchen und Echtzeit-Filterung zu ermöglichen.
5. Zeitreihen-Datenbank
Eine Zeitreihen-Datenbank ist für die Speicherung und Analyse von zeitgestempelten Daten optimiert. Sie verarbeitet effizient Daten mit zeitbasierten Mustern, wie IoT (Internet der Dinge) Sensorablesungen, Aktienkurse und Server-Logs. Diese Datenbanken unterstützen schnelle Abfragen für Trendanalysen, Prognosen und Anomalieerkennung, was sie unerlässlich für Überwachungsanwendungen und Echtzeit-Analysen macht.
6. In-Memory-Datenbank
Eine In-Memory-Datenbank speichert Daten im RAM anstatt auf Festplattenspeicher, was ultraschnelle Lese- und Schreiboperationen ermöglicht. Sie reduziert die Latenz und verbessert die Leistung für Anwendungen, die Echtzeit-Verarbeitung erfordern, wie Caching, Gaming, Finanztransaktionen und Analysen. In-Memory-Datenbanken bieten oft Persistenzoptionen, um Datenverlust zu verhindern, da Daten im flüchtigen Speicher gespeichert werden.
Welche sind die beliebten Datenbanken?
Beliebte Datenbanken beziehen sich auf weit verbreitete Datenbanksysteme, die für ihre Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Leistung in verschiedenen Anwendungen bekannt sind. Es gibt 16 beliebte Datenbanken:
- MySQL
- PostgreSQL
- MongoDB
- Redis
- SQLite
- Neo4j
- Elasticsearch
- DynamoDB
- MariaDB
- Microsoft SQL Server
- Oracle Database
- IBM DB2
- Apache Cassandra
- Apache CouchDB
- OrientDB
- Firebird SQL
1. MySQL
MySQL ist eine Open-Source-relationale Datenbank, die strukturierte Tabellen und Structured Query Language (SQL) zur Datenverwaltung verwendet. Sie unterstützt ACID-Transaktionen (Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit), Indexierung und Replikation. MySQL ist bekannt für seine breite Kompatibilität, einfache Bedienung und aktive Community-Unterstützung. Sie wird häufig in Webanwendungen, Content-Management-Systemen und E-Commerce-Plattformen eingesetzt.
2. PostgreSQL
PostgreSQL ist eine fortschrittliche Open-Source-relationale Datenbank, die Erweiterbarkeit und Datenintegrität priorisiert. Sie bietet ACID-Konformität, Volltextsuche und Unterstützung für JavaScript Object Notation (JSON) Daten. PostgreSQL wird häufig für Unternehmensanwendungen, komplexe Analysen und Data Warehousing eingesetzt.
3. MongoDB
MongoDB ist eine NoSQL-Dokumentendatenbank, die Daten in flexiblen, JSON-ähnlichen Dokumenten speichert. Sie unterstützt horizontale Skalierung, automatisches Sharding und Indexierung. Sie ist ideal für die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten in modernen Webanwendungen und Big-Data-Verarbeitung.
4. Redis
Redis ist eine In-Memory-Schlüssel-Wert-Datenbank, die für schnellen Datenabruf mit minimaler Latenz konzipiert ist. Sie unterstützt Datenstrukturen wie Strings, Listen und Hashes sowie Persistenzoptionen für Dauerhaftigkeit. Redis wird häufig für Caching, Echtzeit-Analysen, Sitzungsspeicherung und Message Brokering eingesetzt.
5. SQLite
SQLite ist eine eigenständige relationale Datenbank, die ohne dedizierten Server betrieben wird. Sie speichert Daten in einer einzigen Datei und kann SQL-Abfragen und ACID-Transaktionen trotz ihres kleinen Footprints unterstützen. SQLite ist weit verbreitet in eingebetteten Systemen, mobilen Anwendungen und leichtgewichtigen Webanwendungen integriert.
6. Neo4j
Neo4j ist eine Graph-Datenbank, die Daten als Knoten und Beziehungen anstelle von Tabellen darstellt. Sie ist für die effiziente Abfrage komplexer Beziehungen mithilfe ihrer Cypher-Abfragesprache optimiert. Neo4j eignet sich für soziale Netzwerke, Betrugserkennung und Empfehlungs-Engines.
7. Elasticsearch
Elasticsearch ist eine verteilte Such-Datenbank, die für Volltextsuche, Log-Analyse und Datenindexierung konzipiert ist. Sie verwendet eine invertierte Indexstruktur, um schnelle Abfragen über große Datensätze zu ermöglichen. Elasticsearch wird häufig in Suchmaschinen, Log-Analysen und Überwachungssystemen eingesetzt.
8. DynamoDB
DynamoDB ist eine vollständig verwaltete NoSQL-Schlüssel-Wert- und Dokumentendatenbank, die von Amazon Web Services (AWS) entwickelt wurde. Sie skaliert automatisch, um hohe Arbeitslasten bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer geringen Latenz zu bewältigen. DynamoDB wird häufig in Anwendungen mit hohem Datenverkehr, Internet of Things (IoT) Ökosystemen und Echtzeit-Analysen eingesetzt.
9. MariaDB
MariaDB ist eine MySQL-kompatible relationale Datenbank, die Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit verbessert. Sie bietet zusätzliche Speicher-Engines und Clustering-Unterstützung bei gleichzeitiger Beibehaltung der MySQL-Kompatibilität. MariaDB wird für Unternehmens- und Cloud-Anwendungen empfohlen.
10. Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server (MSSQL) ist eine kommerzielle relationale Datenbank, die für Windows-basierte Anwendungen konzipiert ist. Sie bietet ACID-konforme Transaktionen, Unternehmenssicherheit und integrierte Analysen. MSSQL integriert sich nahtlos mit .NET-Anwendungen und wird häufig in Unternehmensumgebungen eingesetzt.
11. Oracle Database
Oracle Database ist eine relationale Datenbank, die für große Unternehmensanwendungen konzipiert ist, die hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Multi-Modell-Datenunterstützung erfordern. Sie bietet fortschrittliches Transaktionsmanagement, Partitionierung und In-Memory-Verarbeitung zur Leistungsoptimierung. Oracle Database wird häufig in Banken, Finanzen, Gesundheitswesen und Cloud-basierten Unternehmenssystemen eingesetzt.
12. IBM DB2
IBM DB2 ist eine Unternehmens-relationale Datenbank, die für Hochleistungs-Transaktionsverarbeitung, Analysen und durch künstliche Intelligenz (KI) gesteuerte Anwendungen optimiert ist. Sie unterstützt strukturierte und unstrukturierte Daten, Multi-Plattform-Bereitstellungen und fortschrittliche Sicherheitsfunktionen. IBM DB2 ist eine Schlüsselkomponente in Finanzinstituten, großen Data-Warehousing-Lösungen und Regierungsdatenbanken.
13. Apache Cassandra
Apache Cassandra ist eine NoSQL-Spaltenfamilien-Datenbank, die für verteilte, hochverfügbare Umgebungen konzipiert ist. Sie bietet Fehlertoleranz, lineare Skalierbarkeit und dezentrale Architektur. Cassandra ist eine Kerntechnologie in groß angelegten Anwendungen wie sozialen Medien, IoT-Netzwerken und Echtzeit-Datenverarbeitung.
14. Apache CouchDB
Apache CouchDB ist eine NoSQL-Dokumentendatenbank, die ein schemafreies JSON-Format verwendet. Sie unterstützt Mehrversions-Nebenläufigkeitskontrolle und verteilte Replikation, was eine nahtlose Synchronisation zwischen Geräten ermöglicht. CouchDB ist besonders effektiv für Offline-First-Anwendungen und dezentrale Datenspeicherung.
15. OrientDB
OrientDB ist eine Multi-Modell-Datenbank, die Graph-, Dokument-, Objekt- und Schlüssel-Wert-Speicherung in einem einzigen System integriert. Sie verarbeitet effizient komplexe Beziehungsabfragen und verteilte Daten. OrientDB wird häufig in der Betrugserkennung, Knowledge-Graph-Anwendungen und Hochleistungsanalysen eingesetzt.
16. Firebird SQL
Firebird SQL ist eine Open-Source-relationale Datenbank, die ACID-Konformität, eine Multi-Generationen-Architektur und plattformübergreifende Unterstützung bietet. Sie ist leichtgewichtig, aber in der Lage, komplexe Transaktionsarbeitslasten zu bewältigen. Firebird SQL eignet sich für eingebettete Systeme, Geschäftsanwendungen und Unternehmenslösungen.
Wofür werden Datenbanken verwendet?
Datenbanken werden für 4 Hauptzwecke in Web-Apps und Websites verwendet. Der erste ist die Verwaltung dynamischer Inhalte. Dynamische Inhalte beziehen sich auf Informationen, die automatisch basierend auf Benutzerinteraktionen oder Systemänderungen aktualisiert werden. Websites mit dynamischen Inhalten verlassen sich auf Datenbanken, um Informationen wie Blogbeiträge, Produktlisten und benutzergenerierte Inhalte zu speichern und zu aktualisieren.
Der zweite Zweck ist die Online-Transaktionsunterstützung, einschließlich Zahlungen, Auftragserteilungen und Finanzaufzeichnungen. Sie verhindern doppelte Zahlungen, unvollständige Bestellungen und Datenverlust, indem sie sicherstellen, dass jede Transaktion vollständig oder gar nicht verarbeitet wird.
Der dritte ist die Benutzerdatenverwaltung. Websites und Anwendungen speichern Benutzerprofile, Anmeldedaten und Präferenzen in Datenbanken. Dies ermöglicht personalisierte Erfahrungen wie gespeicherte Einstellungen, Empfehlungssysteme und sichere Authentifizierung.
Der vierte ist der effiziente Datenabruf. Datenbanken optimieren Such- und Abfrageausführung, um Benutzern das schnelle Finden relevanter Informationen zu ermöglichen. Dies unterstützt Berichterstattung, Analysen und Filterung durch die Strukturierung von Daten für schnellen und genauen Abruf.
Wie werden Datenbanken in Webanwendungen eingesetzt?
Datenbanken werden in Webanwendungen eingesetzt, um kritische Daten zu speichern, zu verwalten und abzurufen, wodurch ein reibungsloser Betrieb ermöglicht wird. Eine Beispiel-Webanwendung ist ein Online-Shop, bei dem eine Datenbank 4 Schlüsselfunktionen erfüllt.
Erstens speichert die Datenbank Benutzerkonteninformationen, einschließlich Anmeldedaten und Bestellverlauf. Dies ermöglicht es Kunden, sich anzumelden, frühere Käufe zu verfolgen und personalisierte Empfehlungen zu erhalten. Zweitens verwaltet sie Produktdaten wie Beschreibungen, Preise, Kategorien und Lagerbestände. Dies stellt sicher, dass der Produktkatalog automatisch aktualisiert wird, wenn sich der Bestand ändert. Drittens unterstützt sie die Warenkorbfunktionalität und ermöglicht es Benutzern, das Einkaufen fortzusetzen, auch nachdem sie die Website verlassen haben. Viertens verarbeitet sie Bestellungen und Zahlungen durch die Aufzeichnung von Transaktionsdetails, Lieferadressen und Zahlungsbestätigungen.
Welche Datenbank sollte ich für meine Website verwenden?
Sie sollten eine relationale Datenbank wie MySQL, PostgreSQL oder Microsoft SQL Server verwenden, wenn Ihre Website strukturierte Daten mit Beziehungen benötigt. Dies umfasst E-Commerce-Shops, Content-Management-Systeme (CMS) oder Geschäftsanwendungen.
Sie sollten eine nicht-relationale (NoSQL) Datenbank wie MongoDB, DynamoDB oder Apache Cassandra verwenden, wenn Ihre Website große Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten verarbeiten muss, wie Echtzeit-Analysen, Social-Media-Plattformen oder Internet of Things (IoT) Anwendungen.
Wenn Sie eine geeignete Datenbank ausgewählt haben, stellen Sie sicher, dass sie von Ihrem Website-Webhosting-Anbieter unterstützt wird. Webhosting bezieht sich auf den Dienst, der Ihre Website-Dateien und Datenbanken speichert und online zugänglich macht. Die besten Datenbank-Hosting-Anbieter bieten optimierte Serverumgebungen und volle Unterstützung für eine Reihe von Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und MongoDB.
Woher weiß ich, ob ein Webhost eine bestimmte Datenbank unterstützt?
Um festzustellen, ob ein Webhost eine bestimmte Datenbank unterstützt, prüfen Sie die Details des Hosting-Plans, lesen Sie die Dokumentation oder kontaktieren Sie den Kundensupport. Die meisten Shared-Hosting-Anbieter listen unterstützte Datenbanken auf ihren Funktionsseiten auf, während Cloud-Hosts kompatible Datenbankdienste spezifizieren. Die Überprüfung der Datenbankkompatibilität ist ein kritischer Schritt bei der Auswahl eines Webhosters, der die Anforderungen Ihres Projekts erfüllt. Die Datenbankunterstützung hängt nicht nur von den Funktionen des Hosts ab, sondern auch von seinem Server-Betriebssystem (OS).
Wie wird die Datenbankwahl durch das Betriebssystem meines Hostings beeinflusst?
Die Wahl der Datenbank wird durch das Betriebssystem Ihres Hostings beeinflusst, da bestimmte Datenbanken darauf ausgelegt sind, am besten mit spezifischen OS-Umgebungen zu arbeiten. Das Server-OS bezieht sich auf Software, die Serverressourcen verwaltet und Anwendungen ausführt. Die 2 Haupt-Server-OS sind Linux und Windows.
Linux-Hosting ist für Open-Source-Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und MariaDB optimiert. Windows-Hosting ist für Datenbanken wie Microsoft SQL Server (MSSQL) und Microsoft Access notwendig. Die Wahl einer Datenbank, die nicht mit dem Server-OS Ihres Webhosters kompatibel ist, verursacht Leistungsprobleme und schränkt verfügbare Verwaltungstools ein.